ABOUT THE SPEAKER
Barry Schuler - Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics.

Why you should listen

If in the mid-'90s tech revolution you found yourself intimidated by command lines (or computers in general), chances are you had your first encounter with email through America Online. Above those first-month-free CDs, the main appeal was its easy-as-a-microwave interface, which Barry Schuler and his team at Medior designed. While the other techies were complaining of eternal September, Schuler remained a populist, passionate about spreading accessibility to the next generation of services that he foresaw changing the world. (Earlier, he had developed and marketed color desktop apps for Apple.)

Schuler later served as AOL's CEO when it acquired Time Warner. But now, as high-tech democratization continues, Schuler wants to direct the momentum toward genomics. As managing director of Draper Fisher Jurvetson, he's funding next-thing projects in tech, and he also serves on the board of Synthetic Genomics. A lover of wine (and a proponent of using genetics to enhance wine grapes), he owns Meteor Vineyard in Napa Valley. He's currently CEO of Raydiance, which is developing laser technology for healthcare use.

More profile about the speaker
Barry Schuler | Speaker | TED.com
Taste3 2008

Barry Schuler: Genomics 101

Берри Шулер: Геномика, начальный курс

Filmed:
454,548 views

Что такое геномика? Как она повлияет на нашу жизнь? В этом интригующем введении в революцию геномики, предприниматель Берри Шулер говорит, что, в крайнем случае, мы сможем рассчитывать на более здоровую и вкусную пищу. Он предлагает нам начать с винограда "пино нуар," чтобы создать улучшенные сорта вин.
- Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
What's happeningпроисходит in genomicsгеномика,
0
0
2000
Что происходит в области геномики,
00:18
and how this revolutionреволюция is about to changeизменение everything we know
1
2000
5000
и как эта революция в скором будущем изменит все,
00:23
about the worldМир, life, ourselvesсами, and how we think about them.
2
7000
7000
что мы знаем о мире, жизни, нас самих, и как мы себе всё это представляем.
00:30
If you saw 2001: A SpaceКосмос OdysseyОдиссея,
3
14000
3000
Если вы смотрели "2001: Космическую одиссею,"
00:33
and you heardуслышанным the boomбум, boomбум, boomбум, boomбум, and you saw the monolithмонолит,
4
17000
4000
и слышали "бум, бум, бум," и вы видели тот монолит --
00:37
you know, that was ArthurАртур C. Clarke'sКларка representationпредставление
5
21000
4000
вы знаете, это была репрезентация Артура Кларка того,
00:41
that we were at a seminalплодотворный momentмомент in the evolutionэволюция of our speciesвид.
6
25000
4000
что мы находимся на эпохальном этапе эволюции нашего вида.
00:45
In this caseдело, it was pickingсобирание up bonesскелет and creatingсоздание a toolинструмент,
7
29000
4000
В этом случае, это было поднятие костей и создание инструмента,
00:49
usingс помощью it as a toolинструмент, whichкоторый meantимел ввиду that apesприматы just, sortСортировать of,
8
33000
4000
что означало что обезьяны просто как бы
00:53
runningБег around and eatingпринимать пищу and doing eachкаждый other
9
37000
2000
бегая туда-сюда и имея друг друга
00:55
figuredфигурный out they can make things if they used a toolинструмент.
10
39000
6000
вдруг поняли, что они могут изготовлять предметы, если они будут использовать инструменты.
01:01
And that movedпереехал us to the nextследующий levelуровень.
11
45000
3000
И это нас толкнуло вперед, на новый уровень.
01:04
And, you know, we in the last 30 yearsлет in particularконкретный
12
48000
4000
И вы знаете, за последние 30 лет, в частности,
01:08
have seenвидели this accelerationускорение in knowledgeзнание and technologyтехнологии,
13
52000
4000
поступления знаний и развитие технологии ускорились,
01:12
and technologyтехнологии has bredразводятся more knowledgeзнание and givenданный us toolsинструменты.
14
56000
3000
и технология породила больше знаний и дала нам инструменты.
01:15
And we'veмы в seenвидели manyмногие seminalплодотворный momentsмоменты.
15
59000
2000
И мы повидали немало эпохальный моментов.
01:17
We'veУ нас seenвидели the creationсоздание of smallмаленький computersкомпьютеры in the '70s and earlyрано '80s,
16
61000
4000
Мы наблюдали изготовление микрокомпьютеров в 70-ых и начале 80-ых,
01:21
and who would have thought back then that everyкаждый singleОдин personчеловек
17
65000
3000
и кто бы подумал тогда, что у каждого отдельного человека
01:24
would not have just one computerкомпьютер but probablyвероятно 20,
18
68000
3000
будет в наличии не просто один компьютер, а наверное штук 20,
01:27
in your home, and in not just your P.C. but in everyкаждый deviceустройство --
19
71000
5000
в вашем доме, и не просто в вашем РС, но в любом приборе --
01:32
in your washingмойка machineмашина, your cellклетка phoneТелефон.
20
76000
3000
вашей стиральной машине, вашем мобильном телефоне.
01:35
You're walkingгулять пешком around; your carавтомобиль has 12 microprocessorsмикропроцессоры.
21
79000
4000
Вы ходите туда-сюда; в вашей машине -- 12 микропроцессоров.
01:39
Then we go alongвдоль and createСоздайте the Internetинтернет
22
83000
2000
А потом мы раз -- и создали Интернет,
01:41
and connectсоединять the worldМир togetherвместе; we flattenрасплющить the worldМир.
23
85000
3000
объединили планету; мы выравниваем мир.
01:44
We'veУ нас seenвидели so much changeизменение, and we'veмы в givenданный ourselvesсами these toolsинструменты now --
24
88000
5000
Мы наблюдали за многими изменениями и дали себе эти инструменты --
01:49
these high-poweredмощный toolsинструменты --
25
93000
2000
эти мощные орудия --
01:51
that are allowingпозволяющий us to turnочередь the lensобъектив inwardвнутрь
26
95000
4000
которые позволяют нам обернуть линзу[, через которую мы познаем мир,] внутрь,
01:55
into something that is commonобщий to all of us, and that is a genomeгеном.
27
99000
5000
на то, что сродимо всем нам -- на геном.
02:00
How'sКак это your genomeгеном todayCегодня? Have you thought about it latelyв последнее время?
28
104000
5000
Как ваш геном сегодня поживает? Вы не задумывались об этом в последнее время?
02:05
Heardуслышанным about it, at leastнаименее? You probablyвероятно hearзаслушивать about genomesгеномы these daysдней.
29
109000
5000
По крайней мере слышали о нем? Наверное вы уже слышали о геноме в наши дни.
02:10
I thought I'd take a momentмомент to tell you what a genomeгеном is.
30
114000
3000
Я хотел бы воспользоваться моментом и рассказать вам что же представляет из себя геном.
02:13
It's, sortСортировать of, like if you askпросить people,
31
117000
2000
Это схоже таким вопросам как,
02:15
Well, what is a megabyteмегабайт or megabitмегабит? And what is broadbandширокополосный?
32
119000
3000
А что такое мегабайт или мегабит? Что такое broadband?
02:18
People never want to say, I really don't understandПонимаю.
33
122000
3000
Никто не хочет отвечать, А я толком не знаю.
02:21
So, I will tell you right off of the batлетучая мышь.
34
125000
1000
Так что я вам расскажу сразу.
02:22
You've heardуслышанным of DNAДНК; you probablyвероятно studiedизучал a little bitнемного in biologyбиология.
35
126000
4000
Вы слышали про ДНК, проходили когда-то по биологии.
02:26
A genomeгеном is really a descriptionописание for
all of the DNAДНК that is in a livingживой organismорганизм.
36
130000
7000
Геном -- это совокупность всех генов живого организма.
02:33
And one thing that is commonобщий to all of life is DNAДНК.
37
137000
6000
И единственное, чем все живое схоже, это -- ДНК.
02:39
It doesn't matterдело whetherбудь то you're a yeastдрожжи;
38
143000
2000
Не важно если ты одноклеточный гриб;
02:41
it doesn't matterдело whetherбудь то you're a mouseмышь;
39
145000
2000
не важно если -- мышь;
02:43
doesn't matterдело whetherбудь то you're a flyлетать; we all have DNAДНК.
40
147000
4000
не важно если -- муха; у нас у всех внутри -- ДНК.
02:47
The DNAДНК is organizedорганизованная in wordsслова, call them: genesгены and chromosomesхромосомы.
41
151000
7000
ДНК сложено в слова, и мы зовем их: гены и хромосомы.
02:54
And when WatsonУотсон and Crickрастяжение мышц in the '50s
42
158000
4000
И когда в 50-х, Уотсон и Крик
02:58
first decodedдекодированный this beautifulкрасивая doubleдвойной helixспираль that we know as the DNAДНК moleculeмолекула --
43
162000
6000
декодировали эту прекрасную двойную спираль, которую представляет из себя молекула ДНК --
03:04
very long, complicatedсложно moleculeмолекула --
44
168000
2000
очень длинная и сложная молекула --
03:06
we then startedначал on this journeyпоездка to understandПонимаю that
45
170000
4000
мы тогда пустились в путешествие, чтобы понять,
03:10
insideвнутри of that DNAДНК is a languageязык that determinesопределяет the characteristicsхарактеристики, our traitsчерты,
46
174000
6000
что ДНК представляет из себя язык, который определяет наши характерные черты, наши особенности,
03:16
what we inheritунаследовать, what diseasesболезни we mayмай get.
47
180000
3000
что нам передается по наследству, и чем мы можем заболеть.
03:19
We'veУ нас alsoтакже alongвдоль the way discoveredобнаруженный that this is a very oldстарый moleculeмолекула,
48
183000
6000
Мы так же, параллельно, обнаружили, что это очень древняя молекула,
03:25
that all of the DNAДНК in your bodyтело has been around foreverнавсегда,
49
189000
6000
что весь ДНК в вашем теле существовал вечно,
03:31
sinceпоскольку the beginningначало of us, of us as creaturesсущества.
50
195000
4000
с момента нашего нашего начала, начала как существ.
03:35
There is a historicalисторический archiveархив.
51
199000
2000
Это -- исторический архив.
03:37
Livingжизнь in your genomeгеном is the historyистория of our speciesвид,
52
201000
5000
В вашем геноме живет вся история нашего рода,
03:42
and you as an individualиндивидуальный humanчеловек beingявляющийся, where you're from,
53
206000
6000
и ваша, как отдельной человеческой особи,
03:48
going back thousandsтысячи and thousandsтысячи and thousandsтысячи of yearsлет,
54
212000
3000
с тысяч и тысяч и тысяч лед тому назад,
03:51
and that's now startingначало to be understoodпонимать.
55
215000
3000
и все это только начинает быть нам понятным.
03:54
But alsoтакже, the genomeгеном is really the instructionинструкция manualруководство.
56
218000
5000
Но так же, геном -- это на самом деле наша инструкция по применению.
03:59
It is the programпрограмма. It is the codeкод of life.
57
223000
3000
Он -- это программа. Он -- код жизни.
04:02
It is what makesмарки you functionфункция;
58
226000
2000
Он -- то, что позволяет вам функционировать;
04:04
it is what makesмарки everyкаждый organismорганизм functionфункция.
59
228000
4000
он -- то, что позволяет любому существу функционировать.
04:08
DNAДНК is a very elegantэлегантный moleculeмолекула.
60
232000
3000
ДНК -- очень элегантная молекула.
04:11
It's long and it's complicatedсложно.
61
235000
2000
Она длинная и она сложная.
04:13
Really all you have to know about it is that there's four4 lettersбуквы:
62
237000
5000
В действительности, все что о ней нужно знать, это то, что в ней четыре буквы:
04:18
A, T, C, G; they representпредставлять the nameимя of a chemicalхимическая.
63
242000
4000
A, T, C, G; они обозначают название химического соединения.
04:22
And with these four4 lettersбуквы, you can createСоздайте a languageязык:
64
246000
5000
И из этих четырех букв, можно создать язык:
04:27
a languageязык that can describeописывать anything, and very complicatedсложно things.
65
251000
5000
язык, который может описать все, что угодно, и совсем сложные вещи.
04:32
You know, they are generallyв общем put togetherвместе in pairsпары,
66
256000
3000
Обычно, они ставятся парами,
04:35
creatingсоздание a wordслово or what we call baseбаза pairsпары.
67
259000
3000
создавая слово, или, как мы их называем, пару основ.
04:38
And you would, you know, when you think about it,
68
262000
3000
И если задуматься,
04:41
four4 lettersбуквы, or the representationпредставление of four4 things, makesмарки us work.
69
265000
6000
мы функционируем из-за этих четырех букв, или изображения четырех вещей.
04:47
And that mayмай not soundзвук very intuitiveинтуитивный,
70
271000
3000
И может быть, интуитивно, это не кажется возможным,
04:50
but let me flipкувырок over to something elseеще you know about, and that's computersкомпьютеры.
71
274000
4000
но я бы хотел продемонстрировать на чем-то, о чем вы осведомлены -- на примере компьютеров.
04:54
Look at this screenэкран here and, you know, you see picturesкартинки
72
278000
4000
Посмотрите на этот экран-- вы видите картинки
04:58
and you see wordsслова, but really all there are are onesте, and zerosнули.
73
282000
4000
и слова, но на самом деле это всего лишь единицы и нули.
05:02
The languageязык of technologyтехнологии is binaryдвоичный;
74
286000
4000
Язык технологий бинарен;
05:06
you've probablyвероятно heardуслышанным that at some pointточка in time.
75
290000
2000
наверное вы об этом слышали уже в какой-то момент.
05:08
Everything that happensпроисходит in digitalцифровой is convertedпереоборудованный,
76
292000
4000
И все что происходит и цифровом мире переводиться в,
05:12
or a representationпредставление, of a one and a zeroнуль.
77
296000
3000
или представляется как, один и ноль.
05:15
So, when you're listeningпрослушивание to iTunesItunes and your favoriteлюбимый musicМузыка,
78
299000
5000
То есть когда вы слушаете iTunes и вашу любимую музыку,
05:20
that's really just a bunchгроздь of onesте, and zerosнули playingиграть very quicklyбыстро.
79
304000
3000
на самом деле там очень быстро звучит лишь куча единиц и нулей.
05:23
When you're seeingвидя these picturesкартинки, it's all onesте, and zerosнули,
80
307000
3000
Когда вы смотрите на эти картинки, это все -- единицы и нули,
05:26
and when you're talkingговорящий on your telephoneтелефон, your cellклетка phoneТелефон,
81
310000
3000
и когда вы говорите по телефону, по вашему мобильному,
05:29
and it's going over the networkсеть,
82
313000
2000
ваш голос передается по сети,
05:31
your voiceголос is all beingявляющийся turnedоказалось into onesте, and zerosнули and magicallyволшебно whizzedпросвистел around.
83
315000
4000
он превращается в единицы и нули как по волшебству.
05:35
And look at all the complexсложный things and wonderfulзамечательно things
84
319000
3000
Посмотрите на все те сложные и замечательные вещи,
05:38
we'veмы в been ableв состоянии to createСоздайте with just a one and a zeroнуль.
85
322000
3000
которые мы можем кодировать при помощи лишь единицы и нуля.
05:41
Well, now you rampскат that up to four4, and you have a lot of complexityсложность,
86
325000
6000
Теперь умножьте это на четыре, и вы получите совсем другую сложность
05:47
a lot of waysпути to describeописывать mechanismsмеханизмы.
87
331000
4000
множество способов описать вещи.
05:51
So, let's talk about what that meansозначает.
88
335000
2000
Давайте поговорим о том, что это значит
05:53
So, if you look at a humanчеловек genomeгеном,
89
337000
2000
Если вы посмотрите на геном человека,
05:55
they consistсостоять of 3.2 billionмиллиард of these baseбаза pairsпары. That's a lot.
90
339000
6000
он состоит из 3.2 миллиардов этих пар оснований. Это много.
06:01
And they mixсмешивание up in all differentдругой fashionsмоды,
91
345000
2000
И они сочетаются самыми различными способами,
06:03
and that makesмарки you a humanчеловек beingявляющийся.
92
347000
3000
и это делает вас живым человеком.
06:06
If you convertконвертировать that to binaryдвоичный, just to give you a little bitнемного of sizingкалибровка,
93
350000
5000
Если это перевести в двоичный код, то для понимания размерности,
06:11
we're actuallyна самом деле smallerменьше than the programпрограмма MicrosoftMicrosoft Officeофис.
94
355000
4000
мы, вообще говоря, меньше, чем программа Microsoft Office.
06:15
It's not really all that much dataданные.
95
359000
4000
В нас не так уж много данных.
06:19
I will alsoтакже tell you we're at leastнаименее as buggyдетская коляска.
96
363000
3000
Скажу также, что в нас не меньше ошибок.
06:22
(LaughterСмех)
97
366000
3000
(Смех)
06:25
This here is a bugошибка in my genomeгеном
98
369000
4000
Вот здесь это ошибка в моем геноме
06:29
that I have struggledизо всех сил with for a long, long time.
99
373000
5000
с которой я боролся очень очень долго.
06:34
When you get sickбольной, it is a bugошибка in your genomeгеном.
100
378000
5000
Когда вы заболеваете, это ошибка в вашем геноме.
06:39
In factфакт, manyмногие, manyмногие diseasesболезни we have struggledизо всех сил with for a long time,
101
383000
5000
На самом деле, множество болезней, с которыми мы боремся уже давно,
06:44
like cancerрак, we haven'tне been ableв состоянии to cureлечение
102
388000
3000
такие как рак, мы не имели возможность лечить
06:47
because we just don't understandПонимаю how it worksработает at the genomicгеномная levelуровень.
103
391000
4000
потому что мы просто не понимаем как это работает на уровне генома.
06:51
We are startingначало to understandПонимаю that.
104
395000
2000
Мы только начинаем понимать это.
06:53
So, up to this pointточка we triedпытался to fixфиксировать it
105
397000
2000
Так, вплоть до настоящего времени мы пытались лечить это
06:55
by usingс помощью what I call shit-against-the-wallдерьмо-против-стены pharmacologyфармакология,
106
399000
4000
используя, можно так сказать, "слепую" фармакологию,
06:59
whichкоторый meansозначает, well, let's just throwбросать chemicalsхимикалии at it,
107
403000
3000
это означает, что мы просто накачиваем лекарствами,
07:02
and maybe it's going to make it work.
108
406000
2000
надеясь, что это поможет.
07:04
But if you really understandПонимаю why does a cellклетка go from normalнормальный cellклетка to cancerрак?
109
408000
7000
Но, если вы на самом деле понимаете, почему нормальная клетка превращается в раковую?
07:11
What is the codeкод?
110
415000
2000
Какой за этим стоит код?
07:13
What are the exactточный instructionsинструкции that are makingизготовление it do that?
111
417000
4000
Каков реальный механизм, который делает это с клеткой?
07:17
then you can go about the processобработать of tryingпытаясь to fixфиксировать it and figureфигура it out.
112
421000
4000
Тогда вы уже можете что-то начать делать с тем, чтобы это исправить.
07:21
So, for your nextследующий dinnerужин over a great bottleбутылка of wineвино, here'sвот a fewмало factoidsFactoids for you.
113
425000
5000
Вот еще несколько фактов, к вашему ближайшему ужину за бутылкой отличного вина.
07:26
We actuallyна самом деле have about 24,000 genesгены that do things.
114
430000
4000
У нас порядка 24,000 генов, которые что-то делают.
07:30
We have about a hundredсто, 120,000 othersдругие
115
434000
4000
Еще есть порядка 120,000 других
07:34
that don't appearпоявиться to functionфункция everyкаждый day,
116
438000
3000
которые явно не задействованы в ежедневной деятельности,
07:37
but representпредставлять this archivalархивный historyистория of how we used to work as a speciesвид
117
441000
5000
но являются чем-то вроде архива того, как мы развивались как вид
07:42
going back tensдесятки of thousandsтысячи of yearsлет.
118
446000
3000
за последние десятки тысяч лет.
07:45
You mightмог бы alsoтакже be interestedзаинтересованный in knowingзнание
119
449000
2000
Вам также наверное интересно будет узнать,
07:47
that a mouseмышь has about the sameодна и та же amountколичество of genesгены.
120
451000
2000
что мышь имеет примерно такое же количество генов.
07:49
They recentlyв последнее время sequencedпоследовательный PinotPinot NoirNoir, and it alsoтакже has about 30,000 genesгены,
121
453000
7000
Недавно провели секвенирование сорта "пино нуар", и оказалось, что в нем тоже около 30,000 генов.
07:56
so the numberномер of genesгены you have mayмай not necessarilyобязательно representпредставлять the complexityсложность
122
460000
4000
Так что количество генов еще ничего не говорит о сложности
08:00
or the evolutionaryэволюционный orderзаказ of any particularконкретный speciesвид.
123
464000
5000
или эволюционном развитии конкретных особей.
08:05
Now, look around: just look nextследующий to your neighborсосед,
124
469000
3000
Оглянитесь вокруг: просто посмотрите на вашего соседа,
08:08
look forwardвперед, look backwardназад. We all look prettyСимпатичная differentдругой.
125
472000
2000
посмотрите вперед, посмотрите назад. Мы все довольно разные.
08:10
A lot of very handsomeкрасивый and prettyСимпатичная people here, skinnyтощий, chubbyкруглолицый,
126
474000
4000
Здесь много очень симпатичных людей, худых и не очень,
08:14
differentдругой racesгонки, culturesкультуры. We are all 99.9% geneticallyгенетически equalравный.
127
478000
8000
разных национальностей, культур.. Мы все на 99.9% генетически идентичны.
08:22
It is one one-hundredthодна сотая of one percentпроцент of geneticгенетический materialматериал
128
486000
4000
И только 1/100 от 1% нашего генетического материала
08:26
that makesмарки the differenceразница betweenмежду any one of us.
129
490000
3000
делает нас различными.
08:29
That's a tinyкрошечный amountколичество of materialматериал,
130
493000
2000
Это крошечный объем материала,
08:31
but the way that ultimatelyв конечном счете expressesвыражает itselfсам
131
495000
4000
но то как он себя в конечном итоге проявляет
08:35
is what makesмарки changesизменения in humansлюди and in all speciesвид.
132
499000
5000
и является причиной изменений в людях и всех других биологических видах.
08:40
So, we are now ableв состоянии to readчитать genomesгеномы.
133
504000
3000
Итак, мы уже умеем читать геном.
08:43
The first humanчеловек genomeгеном tookвзял 10 yearsлет, threeтри billionмиллиард dollarsдолларов.
134
507000
5000
На первый геном человека было затрачено 10 лет и 3 млрд.$.
08:48
It was doneсделанный by Drдоктор. CraigCraig Venterбрюшко.
135
512000
3000
Это сделал Доктор Крейг Вентер.
08:51
And then JamesДжеймс Watson'sУотсон -- one of the co-foundersсоучредители of DNAДНК --
136
515000
4000
Затем геном Джеймса Уотсона -- одного из первооткрывателей ДНК --
08:55
genomeгеном was doneсделанный for two millionмиллиона dollarsдолларов, and in just two monthsмесяцы.
137
519000
4000
был секвенирован за 2 млн.$, всего за 2 месяца.
08:59
And if you think about the computerкомпьютер industryпромышленность
138
523000
2000
И если вспомнить о компьютерной индустрии
09:01
and how we'veмы в goneпрошло from bigбольшой computersкомпьютеры to little onesте,
139
525000
3000
о том как мы перешли от больших компьютеров к маленьким
09:04
and how they get more powerfulмощный and fasterБыстрее all the time,
140
528000
4000
и как они становятся все более мощными и быстрыми,
09:08
the sameодна и та же thing is happeningпроисходит with geneген sequencingпоследовательность действий now:
141
532000
2000
то тоже самое происходит сейчас и с секвенированием генома:
09:10
we are on the cuspострый выступ of beingявляющийся ableв состоянии to sequenceпоследовательность humanчеловек genomesгеномы
142
534000
4000
мы находимся на пороге того, чтобы научиться секвенировать геном человека
09:14
for about 5,000 dollarsдолларов in about an hourчас or a half-hourполчаса;
143
538000
5000
всего за $5,000 в течение 1-1,5 часов;
09:19
you will see that happenслучаться in the nextследующий five5 yearsлет.
144
543000
2000
Вы увидите это уже в ближайшие пять лет.
09:21
And what that meansозначает is, you are going to walkходить around
145
545000
2000
Это значит, что вы в скором времени будете ходить
09:23
with your ownсвоя personalличный genomeгеном on a smartумная cardкарта. It will be here.
146
547000
6000
с вашим личным геномом на смарт-карте. Это будет.
09:29
And when you buyкупить medicineлекарственное средство,
147
553000
2000
И когда вы будете покупать лекарства,
09:31
you won'tне будет be buyingпокупка a drugлекарственное средство that's used for everybodyвсе.
148
555000
3000
вы не будете покупать то, которое используется для всех.
09:34
You will give your genomeгеном to the pharmacistфармацевт,
149
558000
3000
Вы дадите свой геном фармацевту,
09:37
and your drugлекарственное средство will be madeсделал for you
150
561000
2000
и Ваше лекарство будет сделано под Вас
09:39
and it will work much better than the onesте, that were --
151
563000
2000
и оно будет гораздо более эффективным, чем те, что были раньше.
09:41
you won'tне будет have sideбоковая сторона effectsпоследствия.
152
565000
2000
У него не будет побочных эффектов.
09:43
All those sideбоковая сторона effectsпоследствия, you know, oilyмаслянистый residueостаток and, you know,
153
567000
3000
Все эти побочные эффекты,
09:46
whateverбез разницы they say in those commercialsрекламные ролики: forgetзабывать about that.
154
570000
4000
чтобы там не говорили в рекламе: забудьте об этом.
09:50
They're going to make all that stuffматериал go away.
155
574000
2000
Ничего этого не будет.
09:52
What does a genomeгеном look like?
156
576000
3000
На что похож геном?
09:55
Well, there it is. It is a long, long seriesсерии of these baseбаза pairsпары.
157
579000
6000
Вот он. Это длинная длинная цепочка из пар оснований.
10:01
If you saw the genomeгеном for a mouseмышь or for a humanчеловек it would look no differentдругой than this,
158
585000
4000
Если бы вы увидели геном мыши или человека, он бы вряд ли отличался от этого,
10:05
but what scientistsученые are doing now is
159
589000
2000
но чем сейчас занимаются ученые,
10:07
they're understandingпонимание what these do and what they mean.
160
591000
4000
они пытаются понять, как это устроено и как это работает.
10:11
Because what NatureПрирода is doing is double-clickingдвойной щелчок all the time.
161
595000
4000
Потому что, то что делает Природа, это что-то вроде дабл-кликов.
10:15
In other wordsслова, the first coupleпара of sentencesпредложения here,
162
599000
4000
Другими словами, если это, например, виноград
10:19
assumingпри условии, this is a grapeвиноград plantрастение:
163
603000
2000
то первая пара предложений здесь будет:
10:21
make a rootкорень, make a branchфилиал, createСоздайте a blossomцвести.
164
605000
4000
сделать корень, сделать ветку, создать цветок.
10:25
In a humanчеловек beingявляющийся, down in here it could be:
165
609000
4000
Для человека это может быть:
10:29
make bloodкровь cellsячейки, startНачало cancerрак.
166
613000
4000
сделать клетку крови, запустить рак.
10:33
For me it mayмай be: everyкаждый calorieкалория you consumeпотреблять, you conserveконсервировать,
167
617000
7000
Для меня это может быть: каждую потребленную калорию сохранить,
10:40
because I come from a very coldхолодно climateклимат.
168
624000
3000
потому что я родом из мест с очень холодным климатом.
10:43
For my wifeжена: eatесть threeтри timesраз as much and you never put on any weightвес.
169
627000
4000
Для моей жены: ешь не более трех раз в день, и ты не наберешь вес.
10:47
It's all hiddenскрытый in this codeкод,
170
631000
2000
Все это заложено в этом коде,
10:49
and it's startingначало to be understoodпонимать at breakneckголовокружительный paceтемп.
171
633000
4000
и это начинает открываться нам с головокружительной быстротой.
10:54
So, what can we do with genomesгеномы now that we can readчитать them,
172
638000
3000
Так что же мы будем делать с геномом сейчас, когда мы умеем его читать,
10:57
now that we're startingначало to have the bookкнига of life?
173
641000
2000
сейчас когда мы начинаем открывать книгу жизни?
10:59
Well, there's manyмногие things. Some are excitingзахватывающе.
174
643000
3000
Есть много возможностей. Некоторые из них очень увлекательные.
11:02
Some people will find very scaryстрашно. I will tell you a coupleпара of things
175
646000
4000
Многие сочтут это пугающим: я расскажу вам несколько примеров,
11:06
that will probablyвероятно make you want to projectileметательный pukeтошнить on me, but that's okay.
176
650000
4000
от которых вам возможно станет не по себе, но это нормально
11:10
So, you know, we now can learnучить the historyистория of organismsмикроорганизмы.
177
654000
4000
Итак, вам уже известно, что мы можем изучать историю живых существ.
11:14
You can do a very simpleпросто testконтрольная работа: scrapeскрести your cheekщека; sendОтправить it off.
178
658000
3000
Вы можете проделать очень простой тест: поскрести свою щеку; отправить образец,
11:17
You can find out where your relativesродные come from;
179
661000
3000
и узнать, откуда происходят ваши предки;
11:20
you can do your genealogyгенеалогия going back thousandsтысячи of yearsлет.
180
664000
3000
вы можете проследить свою генеалогию в прошлое на тысячи лет.
11:23
We can understandПонимаю functionalityфункциональность. This is really importantважный.
181
667000
3000
Мы можем понимать функциональность. Это очень важно.
11:26
We can understandПонимаю, for exampleпример, why we createСоздайте plaqueбляшка in our arteriesартерии,
182
670000
5000
Мы можем понимать, например, почему возникают бляшки в наших артериях,
11:31
what createsсоздает the starchinessкрахмалистость insideвнутри of a grainзерно,
183
675000
4000
что отвечает за образование крахмала в зернах,
11:35
why does yeastдрожжи metabolizeпреобразовывать sugarсахар and produceпроизводить carbonуглерод dioxideдиоксид.
184
679000
7000
почему дрожжи преобразуют сахар и выделяют двуокись углерода.
11:43
We can alsoтакже look at, at a granderграндиознее scaleмасштаб, what createsсоздает problemsпроблемы,
185
687000
3000
Мы также можем посмотреть в более широком масштабе, что является причиной проблем,
11:46
what createsсоздает diseaseболезнь, and how we mayмай be ableв состоянии to fixфиксировать them.
186
690000
4000
порождает заболевания, и как мы могли бы их устранить.
11:50
Because we can understandПонимаю this,
187
694000
2000
Потому что мы это понимаем,
11:52
we can fixфиксировать them, make better organismsмикроорганизмы.
188
696000
3000
мы можем это исправить, сделав более совершенным.
11:55
MostНаиболее importantlyважно, what we're learningобучение
189
699000
2000
Что самое важное, мы начали понимать,
11:57
is that NatureПрирода has providedпредоставлена us a spectacularзахватывающий toolboxящик для инструментов.
190
701000
5000
что Природа снабдила нас удивительным инструметарием.
12:02
The toolboxящик для инструментов existsсуществует.
191
706000
2000
Такой инструметарий есть и доступен.
12:04
An architectархитектор farдалеко better and smarterумнее than us has givenданный us that toolboxящик для инструментов,
192
708000
5000
Архитектор, куда лучше и умнее нас, дал нам этот инструментарий,
12:09
and we now have the abilityспособность to use it.
193
713000
3000
и у нас есть возможность его применять.
12:12
We are now not just readingчтение genomesгеномы; we are writingписьмо them.
194
716000
4000
Мы сейчас не только читаем геном; мы научились его писать.
12:16
This companyКомпания, Syntheticсинтетика GenomicsGenomics, I'm involvedучаствует with,
195
720000
2000
Компания, с которой я связан, Synthetic Genomics,
12:18
createdсозданный the first fullполный syntheticсинтетический genomeгеном for a little bugошибка,
196
722000
4000
создала первый в мире полностью синтетический геном
12:22
a very primitiveпримитивный creatureсущество calledназывается MycoplasmaMycoplasma genitaliumгениталий.
197
726000
3000
очень примитивной бактерии Mycoplasma genitalium.
12:25
If you have a UTIИМП, you've probablyвероятно -- or ever had a UTIИМП --
198
729000
4000
Возможно у вас когда-либо был уретрит,
12:29
you've come in contactконтакт with this little bugошибка.
199
733000
3000
он вызывается именно этим маленьким существом.
12:32
Very simpleпросто -- only has about 246 genesгены --
200
736000
3000
Очень простым -- всего около 246 генов --
12:35
but we were ableв состоянии to completelyполностью synthesizeсинтезировать that genomeгеном.
201
739000
6000
но мы смогли полностью синтезировать этот геном.
12:42
Now, you have the genomeгеном and you say to yourselfсам,
202
746000
3000
И когда вы получили этот геном, вы можете задаться вопросом,
12:45
So, if I plugштепсель this syntheticсинтетический genomeгеном -- if I pullвытащить the oldстарый one out and plugштепсель it in --
203
749000
5000
Что будет, если я заменю старый геном на этот синтетический,
12:50
does it just bootботинок up and liveжить?
204
754000
2000
приживется ли он?
12:52
Well, guessУгадай what. It does.
205
756000
3000
И как вы думаете? Он приживается.
12:56
Not only does it do that; if you tookвзял the genomeгеном -- that syntheticсинтетический genomeгеном --
206
760000
6000
И не просто приживается: если мы поместим этот синтетический геном
13:02
and you pluggedподключен it into a differentдругой critterзверушка, like yeastдрожжи,
207
766000
3000
в другую клетку, например, в дрожжи,
13:05
you now turnочередь that yeastдрожжи into MycoplasmaMycoplasma.
208
769000
4000
мы превратим эти дрожжи в Микоплазму.
13:09
It's, sortСортировать of, like bootingзагрузка up a PCПК with a Macмакинтош O.S. softwareпрограммного обеспечения.
209
773000
5000
Это как загрузить Windows PC с загрузочного диска Mac OS.
13:14
Well, actuallyна самом деле, you could do it the other way.
210
778000
2000
И, вообще говоря, можно подойти с другой стороны.
13:16
So, you know, by beingявляющийся ableв состоянии to writeзаписывать a genomeгеном
211
780000
4000
Имея возможность записывать геном
13:20
and plugштепсель it into an organismорганизм,
212
784000
3000
и помещать его внутрь клетки,
13:23
the softwareпрограммного обеспечения, if you will, changesизменения the hardwareаппаратные средства.
213
787000
5000
мы как бы позволяем программному обеспечению изменять "железо".
13:28
And this is extremelyочень profoundглубокий.
214
792000
2000
Это очень важно!
13:30
So, last yearгод the FrenchФранцузский and Italiansитальянцы announcedобъявленный
215
794000
3000
Так в прошлом году французские и итальянские коллеги объявили
13:33
they got togetherвместе and they wentотправился aheadвпереди and they sequencedпоследовательный PinotPinot NoirNoir.
216
797000
4000
о том, что они секвенировали геном Пино Нуар.
13:37
The genomicгеномная sequenceпоследовательность now existsсуществует for the entireвсе PinotPinot NoirNoir organismорганизм,
217
801000
6000
Получена полная генетическая последовательность Пино Нуар
13:43
and they identifiedидентифицированный, onceодин раз again, about 29,000 genesгены.
218
807000
4000
в которой, как я уже сказал, порядка 29,000 генов.
13:47
They have discoveredобнаруженный pathwaysпутей that createСоздайте flavorsароматизаторы,
219
811000
3000
Были определены механизмы, при помощи которых возникает вкус,
13:50
althoughнесмотря на то что it's very importantважный to understandПонимаю
220
814000
2000
поскольку очень важно понимать,
13:52
that those compoundsсоединений that it's crankingраскрутка out
221
816000
3000
что эти компоненты, которые содержатся там
13:55
have to matchсовпадение a receptorрецептор in our genomeгеном, in our tongueязык,
222
819000
3000
должны совпасть с рецепторами в нашем языке, в нашем геноме,
13:58
for us to understandПонимаю and interpretинтерпретировать those flavorsароматизаторы.
223
822000
3000
чтобы мы смогли понять и ощутить вкус.
14:01
They'veУ них есть alsoтакже discoveredобнаруженный that
224
825000
2000
Ими также было открыто то,
14:03
there's a heckщеколда of a lot of activityМероприятия going on producingпроизводства aromaаромат as well.
225
827000
4000
что происходят сложнейшие процессы и по продуцированию запаха.
14:07
They'veУ них есть identifiedидентифицированный areasрайоны of vulnerabilityуязвимость to diseaseболезнь.
226
831000
3000
Были выделены области, уязвимые к болезням.
14:10
They now are understandingпонимание, and the work is going on,
227
834000
4000
Эта работа продолжается, чтобы досконально изучить
14:14
exactlyв точку how this plantрастение worksработает, and we have the capabilityвозможность to know,
228
838000
4000
как функционирует это растение, и у нас есть возможность
14:18
to readчитать that entireвсе codeкод and understandПонимаю how it ticksтиков.
229
842000
4000
прочесть генетический код целиком и понять как он работает.
14:22
So, then what do you do?
230
846000
2000
И что дальше?
14:24
Knowingзнание that we can readчитать it, knowingзнание that we can writeзаписывать it, changeизменение it,
231
848000
4000
Зная, что мы можем читать, записывать, изменять,
14:28
maybe writeзаписывать its genomeгеном from scratchцарапина. So, what do you do?
232
852000
4000
возможно даже создать с нуля. Что дальше?
14:32
Well, one thing you could do is what some people mightмог бы call Franken-NoirФранкен-Нуар.
233
856000
4000
Дальше то, что можно условно назвать Франкен-Нуар.
14:36
(LaughterСмех)
234
860000
3000
(Смех)
14:39
We can buildстроить a better vineвиноградная лоза.
235
863000
2000
Мы можем сделать вино лучше.
14:41
By the way, just so you know:
236
865000
2000
Кстати, к вашему сведению:
14:43
you get stressedподчеркнул out about geneticallyгенетически modifiedмодифицированный organismsмикроорганизмы;
237
867000
4000
если вас напрягает генетически модифицированные продукты;
14:47
there is not one singleОдин vineвиноградная лоза in this valleyдолина or anywhereв любом месте
238
871000
3000
Нет ни одного сорта винограда
14:50
that is not geneticallyгенетически modifiedмодифицированный.
239
874000
2000
который бы не был генетически модифицированным.
14:52
They're not grownвзрослый from seedsсемена; they're graftedпривитые into rootкорень stockакции;
240
876000
3000
Их не выращивают из семян; их прививают к корню;
14:55
they would not existсуществовать in natureприрода on theirих ownсвоя.
241
879000
2000
В природе они бы не существовали.
14:57
So, don't worryбеспокоиться about, don't stressстресс about that stuffматериал. We'veУ нас been doing this foreverнавсегда.
242
881000
4000
Так что не волнуйтесьпо этому поводу. Мы всегда это делали.
15:01
So, we could, you know, focusфокус on diseaseболезнь resistanceсопротивление;
243
885000
3000
Так, например, мы можем сосредоточиться на сопротивляемости болезням.
15:04
we can go for higherвыше yieldsдоходность withoutбез necessarilyобязательно havingимеющий
244
888000
4000
мы можем постараться получить высокую урожайность
15:08
dramaticдраматичный farmingсельское хозяйство techniquesметоды to do it, or costsрасходы.
245
892000
3000
без значительного изменения сельхоз технологий и затрат.
15:11
We could conceivablyпредположительно expandрасширять the climateклимат windowокно:
246
895000
3000
Мы могли бы расширить климатическое окно:
15:14
we could make PinotPinot NoirNoir growрасти maybe in Long Islandостров, God forbidзапретить.
247
898000
5000
выращивать Пино Нуар на Лонг Айленде, не дай Бог.
15:19
(LaughterСмех)
248
903000
3000
(Смех)
15:23
We could produceпроизводить better flavorsароматизаторы and aromasароматы.
249
907000
3000
Мы могли бы улучшить вкус и аромат.
15:26
You want a little more raspberryмалина, a little more chocolateшоколад here or there?
250
910000
3000
Хотите чуть больше клубничного или шоколадного здесь или там?
15:29
All of these things could conceivablyпредположительно be doneсделанный,
251
913000
3000
Все это реально сделать
15:32
and I will tell you I'd prettyСимпатичная much betделать ставку that it will be doneсделанный.
252
916000
3000
более того, я готов поспорить, что это будет сделано.
15:35
But there's an ecosystemэкосистема here.
253
919000
2000
Но есть момент, связанный с экосистемой.
15:37
In other wordsслова, we're not, sortСортировать of, uniqueуникальный little organismsмикроорганизмы runningБег around;
254
921000
5000
Другими словами, мы не существуем сами по себе
15:42
we are partчасть of a bigбольшой ecosystemэкосистема.
255
926000
2000
Мы часть большой экосистемы.
15:44
In factфакт -- I'm sorry to informпоставить в известность you --
256
928000
3000
Например -- прошу прощения, что сообщаю это вам --
15:47
that insideвнутри of your digestiveпищеварительный tractтракт is about 10 poundsфунтов стерлингов of microbesмикробы
257
931000
4000
что внутри вашего пищеварительного тракта порядка полукилограмма микробов
15:51
whichкоторый you're circulatingциркулирующий throughчерез your bodyтело quiteдовольно a bitнемного.
258
935000
3000
которые путешествуют по вашем телу.
15:54
Our ocean'sОушена teamingобъединившись with microbesмикробы;
259
938000
3000
Наш океан также населен микробами;
15:57
in factфакт, when CraigCraig Venterбрюшко wentотправился and sequencedпоследовательный the microbesмикробы in the oceanокеан,
260
941000
5000
Так, например, когда Крейг Вентер занялся секвенированием микробов мирового океана
16:02
in the first threeтри monthsмесяцы tripledв три раза the knownизвестен speciesвид on the planetпланета
261
946000
4000
в первые три месяца утроилось количество известных видов
16:06
by discoveringобнаружение all-newвсе новое microbesмикробы in the first 20 feetноги of waterводы.
262
950000
3000
за счет того, были открыты новые микробы в верхних 4 метрах.
16:09
We now understandПонимаю that those microbesмикробы have more impactвлияние on our climateклимат
263
953000
4000
Сейчас мы понимаем, что эти микрообы больше влияют на климат
16:13
and regulatingрегулирующий COКолорадо2 and oxygenкислород than plantsрастения do,
264
957000
4000
и регулируют уровень кислорода и углекислого газа, чем растения,
16:17
whichкоторый we always thought oxygenateкислородсодержащих the atmosphereатмосфера.
265
961000
2000
которые всегда считались ответственными за насыщение атмосферы кислородом.
16:19
We find microbialмикробный life in everyкаждый partчасть of the planetпланета:
266
963000
4000
Мы обнаруживаем присутствие микробов в каждом уголке планеты:
16:23
in iceлед, in coalкаменный уголь, in rocksгорные породы, in volcanicвулканический ventsвентиляционные отверстия; it's an amazingудивительно thing.
267
967000
8000
во льду, угле, скалах, вулканической пыли; это потрясающе.
16:31
But we'veмы в alsoтакже discoveredобнаруженный, when it comesвыходит to plantsрастения, in plantsрастения,
268
975000
5000
Но мы также выяснили, говоря о растениях
16:36
as much as we understandПонимаю and are startingначало to understandПонимаю theirих genomesгеномы,
269
980000
4000
по мере понимания устройства их генома
16:40
it is the ecosystemэкосистема around them,
270
984000
3000
что они окружены экосистемой
16:43
it is the microbesмикробы that liveжить in theirих rootкорень systemsсистемы,
271
987000
3000
корни растений населены микробами
16:46
that have just as much impactвлияние on the characterперсонаж of those plantsрастения
272
990000
4000
которые влияют на их свойства не меньше
16:50
as the metabolicметаболический pathwaysпутей of the plantsрастения themselvesсамих себя.
273
994000
4000
чем процессы метаболизма самих растений.
16:54
If you take a closerближе look at a rootкорень systemсистема,
274
998000
3000
Если вы посмотрите внимательно на корневую систему,
16:57
you will find there are manyмногие, manyмногие, manyмногие diverseразнообразный microbialмикробный coloniesколонии.
275
1001000
4000
То вы обнаружите там великое множество разнообразных колоний микробов.
17:01
This is not bigбольшой newsНовости to viticulturistsвиноградари;
276
1005000
2000
Это не новость для селекционеров;
17:03
they have been, you know, concernedобеспокоенный with waterводы and fertilizationоплодотворение.
277
1007000
4000
они всегда были озабочены удобрениями
17:07
And, again, this is, sortСортировать of, my notionпонятие of shit-against-the-wallдерьмо-против-стены pharmacologyфармакология:
278
1011000
6000
И опять я здесь говорю о слепой фармакологии:
17:13
you know certainопределенный fertilizersудобрения make the plantрастение more healthyздоровый so you put more in.
279
1017000
4000
Некоторые удобрения делают растения более здоровыми и вы начинаете их применять
17:17
You don't necessarilyобязательно know with granularityзернистость
280
1021000
4000
Вы не всегда знаете дозировку
17:21
exactlyв точку what organismsмикроорганизмы are providingобеспечение what flavorsароматизаторы and what characteristicsхарактеристики.
281
1025000
6000
Какие микроорганизмы как влияют на вкус.
17:27
We can startНачало to figureфигура that out.
282
1031000
3000
Мы моди постараться это оценить.
17:30
We all talk about terroirтерруара; we worshipпоклонение terroirтерруара;
283
1034000
3000
Мы все говорим о Терруаре (совокупность уникальных природных характеристик местности), мы его ценим
17:33
we say, WowВау, is my terroirтерруара great! It's so specialособый.
284
1037000
3000
Мы говорим: мой терруар потрясающий, он такой особенный!
17:36
I've got this pieceкусок of landземельные участки and it createsсоздает terroirтерруара like you wouldn'tне будет believe.
285
1040000
4000
У меня есть кусок земли и он создает уникальный терруар
17:40
Well, you know, we really, we argueспорить and debateобсуждение about it --
286
1044000
4000
Мы спорим об этом --
17:44
we say it's climateклимат, it's soilпочва, it's this. Well, guessУгадай what?
287
1048000
3000
мы говорим, что это климат, это почва, это то. И что вы думаете?
17:47
We can figureфигура out what the heckщеколда terroirтерруара is.
288
1051000
3000
Мы можем вычислить, что такое этот терруар.
17:50
It's in there, waitingожидание to be sequencedпоследовательный.
289
1054000
3000
Он здесь, ждет, чтобы его секвенировали.
17:53
There are thousandsтысячи of microbesмикробы there.
290
1057000
2000
Там внутри тысячи различных микробов.
17:55
They're easyлегко to sequenceпоследовательность: unlikeВ отличие от a humanчеловек,
291
1059000
2000
Их легко секвенировать в отличие от человека,
17:57
they, you know, have a thousandтысяча, two thousandтысяча genesгены;
292
1061000
2000
У них всего по 1-2 тысяче генов у каждого
17:59
we can figureфигура out what they are.
293
1063000
2000
Мы можем точно узнать, что они собой представляют.
18:01
All we have to do is go around and sampleобразец, digкопать into the groundземля, find those bugsошибки,
294
1065000
7000
Все что вам нужно сделать, это собрать пробы грунта, найти этих микробов,
18:08
sequenceпоследовательность them, correlateсоотносить them to the kindsвиды of characteristicsхарактеристики we like and don't like --
295
1072000
5000
секвенировать их, сопоставить тем характеристикам, которые нам нужны
18:13
that's just a bigбольшой databaseбаза данных -- and then fertilizeудобрять.
296
1077000
3000
-- это всего лишь большая база данных -- и можно удобрять.
18:16
And then we understandПонимаю what is terroirтерруара.
297
1080000
3000
И тогда мы поймем, что такое терруар.
18:20
So, some people will say, Oh, my God, are we playingиграть God?
298
1084000
2000
Некоторые говорят: Мы что играем в Бога?
18:22
Are we now, if we engineerинженер organismsмикроорганизмы, are we playingиграть God?
299
1086000
5000
Если мы создаем живых существ, мы играем в Бога?
18:27
And, you know, people would always askпросить JamesДжеймс WatsonУотсон --
300
1091000
3000
Такие вопросы всегда задают Джеймсу Уотсону --
18:30
he's not always the mostбольшинство politicallyполитически correctверный guy ...
301
1094000
2000
А он не самый политкорректный парень...
18:32
(LaughterСмех)
302
1096000
1000
(Смех)
18:33
... and they would say, "Are, you know, are you playingиграть God?"
303
1097000
5000
Они его спрашивают: "Вы что играете в Бога?"
18:38
And he had the bestЛучший answerответ I ever heardуслышанным to this questionвопрос:
304
1102000
3000
И у него есть один замечательный ответ:
18:41
"Well, somebodyкто-то has to."
305
1105000
2000
"Ну, кто-то же должен"
18:43
(LaughterСмех)
306
1107000
3000
(Смех)
18:46
I considerрассматривать myselfсебя a very spiritualдуховный personчеловек,
307
1110000
4000
Я считаю себя весьма религиозным
18:50
and withoutбез, you know, the organizedорганизованная religionрелигия partчасть,
308
1114000
3000
но вне какой-либо традиционной религии
18:53
and I will tell you: I don't believe there's anything unnaturalнеестественный.
309
1117000
4000
и на мой взгляд: в этом нет ничего против природы.
18:57
I don't believe that chemicalsхимикалии are unnaturalнеестественный.
310
1121000
4000
Я не считаю, что подобные соединения ненатуральными.
19:01
I told you I'm going to make some of you pukeтошнить.
311
1125000
2000
Я вас уже предупредил, что возможно кому-либо станет плохо.
19:03
It's very simpleпросто: we don't inventвыдумывать moleculesмолекулы, compoundsсоединений.
312
1127000
4000
Это крайне просто: мы не изобретаем молекулы или их составляющие.
19:07
They're here. They're in the universeвселенная.
313
1131000
2000
Они уже здесь, во вселенной.
19:09
We reorganizeреорганизовывать things, we changeизменение them around,
314
1133000
3000
Мы просто реорганизуем их, меняем местами,
19:12
but we don't make anything unnaturalнеестественный.
315
1136000
3000
но мы при этом не делаем чего-либо искусственно.
19:15
Now, we can createСоздайте badПлохо impactsвоздействие --
316
1139000
2000
Сейчас мы можем негативно влиять на природу --
19:17
we can poisonяд ourselvesсами; we can poisonяд the EarthЗемля --
317
1141000
2000
мы можем отравлять себя; отравлять Землю --
19:19
but that's just a naturalнатуральный outcomeисход of a mistakeошибка we madeсделал.
318
1143000
4000
но это нормальное следствие сделанной нами ошибки.
19:23
So, what's happeningпроисходит todayCегодня is, NatureПрирода is presentingпредставление us with a toolboxящик для инструментов,
319
1147000
4000
Но сегодня Природа предоставила нам конструктор,
19:27
and we find that this toolboxящик для инструментов is very extensiveэкстенсивный.
320
1151000
4000
и мы понимаем, что этот конструктор очень мощный.
19:31
There are microbesмикробы out there that actuallyна самом деле make gasolineбензин, believe it or not.
321
1155000
4000
Например, верите вы или нет, но существуют микробы, производящие топливо.
19:35
There are microbesмикробы, you know -- go back to yeastдрожжи.
322
1159000
2000
Есть такие микробы -- возвращаясь к дрожжам.
19:37
These are chemicalхимическая factoriesзаводы;
323
1161000
2000
которые представляют собой химические фабрики;
19:39
the mostбольшинство sophisticatedутонченный chemicalхимическая factoriesзаводы are providedпредоставлена by NatureПрирода,
324
1163000
4000
сложнейшие химические фабрики, созданные самой Природой,
19:43
and we now can use those.
325
1167000
3000
и мы можем задействовать их.
19:46
There alsoтакже is a setзадавать of rulesправила.
326
1170000
2000
Есть также некоторый набор правил.
19:48
NatureПрирода will not allowпозволять you to --
327
1172000
3000
Природа не все может позволить вам
19:51
we could engineerинженер a grapeвиноград plantрастение, but guessУгадай what.
328
1175000
2000
Мы можем создать виноградный куст, но
19:53
We can't make the grapeвиноград plantрастение produceпроизводить babiesдети.
329
1177000
2000
Мы не можем сделать так, чтобы этот куст рожал детей.
19:55
NatureПрирода has put a setзадавать of rulesправила out there.
330
1179000
3000
Природа здесь имеет набор правил.
19:58
We can work withinв the rulesправила; we can't breakломать the rulesправила;
331
1182000
3000
Мы можем работать по правилам, можем нарушать их
20:01
we're just learningобучение what the rulesправила are.
332
1185000
2000
Пока мы только изучаем эти правила.
20:03
I just askпросить the questionвопрос, if you could cureлечение all diseaseболезнь --
333
1187000
4000
Я задам простой вопрос: если бы вы могли вылечить все болезни --
20:07
if you could make diseaseболезнь go away,
334
1191000
2000
если бы могли заставить болезнь уйти,
20:09
because we understandПонимаю how it actuallyна самом деле worksработает,
335
1193000
2000
потому что вы знаете, как она устроена,
20:11
if we could endконец hungerголод by beingявляющийся ableв состоянии to createСоздайте nutritiousпитательный, healthyздоровый plantsрастения
336
1195000
5000
Если бы вы могли решить проблему голода, создавая растения,
20:16
that growрасти in very hard-to-growтруднодоступные расти environmentsокружающая среда,
337
1200000
3000
которые растут в малоприспособленной внешней среде,
20:19
if we could createСоздайте cleanчистый and plentifulбогатый energyэнергия --
338
1203000
3000
Если бы вы могли создать чистую энергею в большом количестве --
20:22
we, right in the labsлаборатории at Syntheticсинтетика GenomicsGenomics,
339
1206000
3000
Мы в лаборатории Synthetic Genomics
20:25
have single-celledодноклеточный organismsмикроорганизмы that are takingпринятие carbonуглерод dioxideдиоксид
340
1209000
4000
Создали микроорганизм, который перерабатвает двуокись углерода
20:29
and producingпроизводства a moleculeмолекула very similarаналогичный to gasolineбензин.
341
1213000
4000
и производит молекулу похожую на бензин.
20:33
So, carbonуглерод dioxideдиоксид -- the stuffматериал we want to get ridизбавиться of -- not sugarсахар, not anything.
342
1217000
5000
Именно двуокись углерода, от которой мы хотим избавиться
20:38
Carbonуглерод dioxideдиоксид, a little bitнемного of sunlightСолнечный лучик,
343
1222000
3000
Двуокись углерода, немного солнечного света,
20:41
you endконец up with a lipidлипид that is highlyвысоко refinedутонченный.
344
1225000
5000
И вот у вас уже высоко очищенный липид.
20:46
We could solveрешать our energyэнергия problemsпроблемы; we can reduceуменьшить COКолорадо2,;
345
1230000
4000
Мы могли бы решить нашу энергетическую проблему, могли бы уменьшить СО2
20:50
we could cleanчистый up our oceansокеаны; we could make better wineвино.
346
1234000
3000
Мы могли бы очистить наши океаны, могли бы улучшить вино.
20:53
If we could, would we?
347
1237000
3000
Если бы мы могли, должны ли мы?
20:56
Well, you know, I think the answerответ is very simpleпросто:
348
1240000
3000
Я думаю, что ответ здесь простой:
20:59
workingза работой with NatureПрирода, workingза работой with this toolинструмент setзадавать that we now understandПонимаю,
349
1243000
5000
Работать с Природой, работать с тем инструментом, который начинаем понимать,
21:04
is the nextследующий stepшаг in humankind'sчеловечества evolutionэволюция.
350
1248000
3000
это следующий этап эволюции человечества.
21:07
And all I can tell you is, stayоставаться healthyздоровый for 20 yearsлет.
351
1251000
4000
И все что я могу вам сказать, будьте здоровы ближайшие 20 лет.
21:11
If you can stayоставаться healthyздоровый for 20 yearsлет, you'llВы будете see 150, maybe 300.
352
1255000
3000
Если вы будете здоровы ближайшие 20 лет, возможно вы доживете и до 150, а может быть и до 300.
21:14
Thank you.
353
1258000
2000
Спасибо!
Translated by Sergey Ivliev
Reviewed by Valentina Wellbrock

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Barry Schuler - Entrepreneur
Barry Schuler's multimedia firm Medior built key interactive technologies for AOL, helping millions connect to the Internet through a simple, accessible interface. Now, through venture capital (and wine appreciation), he wants to do the same for genomics.

Why you should listen

If in the mid-'90s tech revolution you found yourself intimidated by command lines (or computers in general), chances are you had your first encounter with email through America Online. Above those first-month-free CDs, the main appeal was its easy-as-a-microwave interface, which Barry Schuler and his team at Medior designed. While the other techies were complaining of eternal September, Schuler remained a populist, passionate about spreading accessibility to the next generation of services that he foresaw changing the world. (Earlier, he had developed and marketed color desktop apps for Apple.)

Schuler later served as AOL's CEO when it acquired Time Warner. But now, as high-tech democratization continues, Schuler wants to direct the momentum toward genomics. As managing director of Draper Fisher Jurvetson, he's funding next-thing projects in tech, and he also serves on the board of Synthetic Genomics. A lover of wine (and a proponent of using genetics to enhance wine grapes), he owns Meteor Vineyard in Napa Valley. He's currently CEO of Raydiance, which is developing laser technology for healthcare use.

More profile about the speaker
Barry Schuler | Speaker | TED.com